2021年战略科技发展趋势全解读

王孔平

创新成为三次技术革命的催化剂。蒸汽革命发轫于十八世纪下半叶，开创了大机器工业时代;电力革命肇始于十九世纪后期，开启了电气化新时代;信息技术革命兴起于二十世纪下半叶，敦促人类走向信息化时代。

历史不会埋没划时代下涌现的技术英雄。英国发明家詹姆斯·瓦特观察姑妈厨房的水壶冒出蒸汽，法国的一位电气技师建造了世界上第一条远距离直流输电实验线路，匈牙利裔美籍數学家约翰·冯·诺依曼在普林斯顿高等研究院督造了一台计算机。

平凡年代没有英雄，但是时代却在技术革命面前递进式向前。当《金卡生活》推出《2019年战略性技术清单全解读》的时候，始料未及在不确定的世界里面，科技驰援企业创新已然确定，此时亦找到了时隔两年后复推类似解读的初衷。没有悬念，推出《2021年战略科技发展趋势全解读》，希冀对企业发展有所裨益。

比对一下，信息技术研究和顾问公司高德纳（以下简称“Gartner”）所列示的两个年份战略性技术趋势迥然不同，彰显科技勇猛精进。仅双维度思考，科技应用及时间提供了观察的纵、横坐标，只有抵制不成熟的诱惑，采纳强操作性的成果，企业才能在科技历史演进中分享进步的红利。

行为互联网

行为互联网引发人脸识别两个“第一”事件与三个法规

【Gartner原文】

IoB不断涌现，许多技术都在捕获并使用人们日常生活中的“数字尘埃”。IoB汇集了人脸识别、位置跟踪和大数据等当前直接关注个人的技术，并将结果数据与购买或设备使用等相关的行为事件相关联。企业（机构，下同）使用该数据来影响人的行为。例如，为了在疫情期间监控对健康规定的遵守情况，通过使用IoB计算机视觉来查看员工是否戴着口罩或通过热成像来识别发热者。Gartner预测，到2025年末，全球一半以上的人口将至少参加一项商业或政府的IoB计划。虽然IoB在技术上已成为可能，但是社会各界将对各种影响行为的方法展开广泛的伦理和社会学讨论。

【解 读】

从已知的IoB直接关注个人的技术里面，面部识别、位置跟踪和大数据首当其冲。技术应用经受着伦理和法理双重检验。《金卡生活》仅以人脸识别为例，管窥一豹而知全体。

浙江理工大学副教授、法学博士郭兵在2019年10月收到杭州野生动物世界“未注册人脸识别的用户将无法正常入园”的短信后，以违背《消费者权益保护法》为由，将其告上法庭，该案成为我国“人脸识别第一案”。 2020年10月26日提请杭州市十三届人大常委会审议的《杭州市物业管理条例（修订草案）》规定，禁止强制业主通过人脸识别、指纹等生物信息方式进入小区，这一待通过的地方性法规首次对强制性人脸识别说“不”。

尽管各地先后出现了“人脸识别第一案”、第一个对强制性人脸识别说“不”的地方性法规（待通过），却并没有放慢互联网大背景下的数字化流程，于是出现了标志性的三个法规。

2020年8月全国信息安全标准化技术委员会发布《信息安全技术网络数据处理安全规范（征求意见稿）》，涉及突发公共卫生事件个人信息保护，明确指定机构进行人脸识别验证，原则上不留存可提取人脸识别信息的原始图像。

2020年10月1日推行的推荐性国家标准《信息安全技术个人信息安全规范》（2020年版）要求，个人生物识别信息收集体现“单独告知”“明示同意”，同样强调原则上不应存储原始个人生物识别信息，但可以存储不可逆、无法回溯到原始信息的摘要。

2020年10月13日提交全国人民代表大会常务委员会审议的《个人信息保护法（草案）》提出，在公共场所安装图像采集、个人身份识别设备，应当为维护公共安全所必需，所收集的个人图像、个人身份特征信息应取得个人单独同意。

2020年新冠肺炎疫情发生后，安装人脸识别设备的争议渐次平息。但是，《民法典》所主张的个人隐私保护和个人信息保护仍然亮着法理光辉。“人脸识别第一案”表达了身份验证渠道多元化的诉求，待通过的第一个对人脸识别说“不”的地方法规的诉求体现了非强制性。因此，对于2020年11月底湖北广水94岁老人在银行被抱着做人脸识别的事例，银行除了道歉，没有更好的解决途径。

隐私增强计算

同盾科技知识联邦技术尝试隐私增强计算

【Gartner原文】

随着全球数据保护法规的成熟，首席信息官所面临的隐私和违规风险超过了以往任何时候。不同于常见的静态数据安全控制，隐私增强计算可在确保保密性或隐私性的同时，保护正在使用的数据。Gartner认为，到2025年将有一半的大型企业使用隐私增强计算，在不受信任的环境和多方数据分析用例中处理数据。企业应在开始确认隐私增强计算候选对象时，评估要求个人数据转移、数据货币化、欺诈分析和其他高度敏感数据用例的数据处理活动。

【解 读】

业界基本共识在于，数据需求与保护数据需求双双在日益增长，那么，如何安全共享数据？为此，《金卡生活》推荐同盾科技的知识联邦（KF）技术，它建立了面向隐私保护的层次化统一的人工智能框架。

首先看到，“数据孤岛”横向链接成网。过去，海量数据分散在诸多行业，形成了孤立的数据之岛，应用AI技术只是在单个岛上纵向勤奋深挖。知识联邦的出现很好地在岛与岛之间做了横向链接。

其次是，从数据驱动到知识驱动实现四级进阶。在信息层，支持底层的数据统计和计算，满足简单查询、搜索和简化操作等要求;在模型层，支持训练、学习和推理;在认知层，能够在不同层次的抽象和语境中，表现出来抽象特征;在知识层，融合了知识发现、表示和推理。

再次是，应用元知识分析用户行为。手机端登录银行App，银行无法确认是否是用户本人在操作，只有加上行为认证，才能增强安全性。在传统逻辑下，银行收集用户对应的行为样本势必会触碰隐私的敏感神经。而元知识联邦技术在不触碰用户隐私的前提下达成用户行为分析，并且通过元学习，让模型学到元知识，解决了数据量小的问题。

最后的境界在于，数据“可用不可见”。第一层意思是，知识联邦让数据“不可见”。云端API、SaaS服务系统、数据中台敏感数据去标识化，实现全面脱敏。同时，全方位支持国密和国际标准算法。第二层意思是，知识联邦让数据“可用”，解决数据安全和隐私保护仅仅是第一步，可用才是大数据价值的终极体现。联邦学习作为知识联邦的子集，采用了分布式的机器及深度学习技术，在加密基础上，參与各方共同建立了一个公共虚拟模型，训练和交互过程中各方的数据始终留在本地，不参与交换和合并。

全面体验

青岛银行“智慧银行”呈现全面体验

【Gartner原文】将过去的多重体验定义为一种重要的战略科技趋势。现在，这一趋势又进一步发展成为全面体验（Total Experience，TX）。Gartner预计在未来三年中，提供TX的企业在关键满意度指标方面的表现将超越竞争对手。由于新冠肺炎疫情的影响，移动、虚拟和分布式互动日益盛行，因此企业需要有TX策略。TX将改善体验的各个组成部分，实现业务成果的转型。这些相互交织的体验使企业运用创新革命性体验实现差异化，成为从疫情中快速恢复的关键驱动力。

【解 读】

《金卡生活》调研发现，青岛银行推出的“智慧银行”在行业极具代表性，它的标配在于开放、交互、智能和舒适，是客户感知全面体验的有益尝试。

业务更开放。借助诸多渠道的智慧化协同，达成网点业务的流程重构，顺应未来银行厅堂业务向客户开放业务的大趋势。3D导览、智能机器人、多渠道取号等技术使得客户迈出了享受业务开放的第一步。呼叫帮助、人脸识别等技术使得客户走入网点，银行便实时感知其地理位置和业务需求，客户得到了服务的即时响应，各业务端点与体验端点之间实现了智能对接，网点服务进入了连接无感、服务无界、安防无忧的“三无”境界。从实现形态上看，网点业务的开放更多体现在自助设备区上，刷脸存取款、扫码取款已然成为个人客户的业务常态。

场景更交互。从“智能金融业务办理场所”到“智能金融生活服务场所”，围绕客户“金融、生活”双维度构建了强交互的体验空间，不同年龄段的客户，总能在亲子、教育、文化、医疗、衣食住行等重要生活场景交互体验中感受“总有一款适合你”，找到属于自身的金融配套产品。

服务更智能。当5G技术成为数字化转型的重要驱动力的时候，自然为客户打造了超预期的极致服务。譬如，网银体验区利用5G技术高速率、低延时和多连接等特点，为客户提供优质的业务办理的同时，还为客户提供专属的5G财经资讯服务，树立健康的投资理念，助力财富增值。

体验更舒适。业务由人工转自助后，柜员走出柜台与客户互动交流，基于精准识别客户的需求，向客户提供移动式、零距离、顾问式的金融服务。

分布式云

分布式云落地定制化本地部署服务

【Gartner原文】

分布式云将公有云分布到不同的物理位置，但服务的运营、治理和发展依然由公有云提供商负责。它为具有低延迟、降低数据成本需求和数据驻留要求的企业方案提供了一个灵活的环境，同时还使客户的云计算资源能够更靠近发生数据和业务活动的物理位置。Gartner预测，到2025年，大多数云服务平台都能提供一些可以根据需要执行的分布式云服务。分布式云可以取代私有云，并为云计算提供边缘云和其他新用例。它代表了云计算的未来。

【解 读】

作为数字经济的基础设施，云计算具备从资源到架构的全面弹性能力。根据国际市场研究机构IDC发布的《中国公有云服务市场（2020上半年）跟踪》报告显示，在疫情刺激、新基建加速、泛政府行业持续拉动等诸多因素的推动下，2020上半年中国公有云服务整体市场规模达到84亿美元，同比增长51%，企业呈现加速上云趋势。与此同时，随着云计算带来的降（成）本增效（益）和灵活弹性需求落地，部分行业在应用低延时、数据本地化留存方面额基础上进一步提出新的诉求，从而催生了云服务向纵深化发展。

分布式云起源于公有云、混合云、边缘计算三个方面。具体来看，公有云是由云服务厂商在各地域提供多区域云服务的模式，客户可以就近选择云服务，但是并不能满足系统部署在指定地点的需求;混合云是公有云和私有云组合的模式，企业保留对私有云的运营责任，但是无法使用公有云在技能、创新和技术方面的功能;边缘计算所强调的靠近客户、减少网络操作和服务交付时延理念，为云计算向边缘侧分布式拓展提供了新的思路。

分布式云是将物理位置作为其定义中一部分的云模型，在保留云计算优势的同时，扩展了使用场景，提供更丰富的解决方案。典型如AWS OutPosts和 Local Zone、阿里云Apsara Stack、微软Azure Stack等，可提供轻量的集成一体化机柜、定制化本地部署等多种灵活的服务形态。它带来的好处是，可以在统一的控制平面上管理从公有云到私有云的云基础架构，并降低与全局网络相关的中断或控制面效率低下的风险，形成了自主可控和运营效率之间的相对平衡。

随着行业监管、数据安全等合规性要求进一步加强，尤其是金融行业客观存在数据留存本地的强需求，分布式云模式是云计算在向一种更加全局化的分布式节点组合形态的进阶，极有可能会为行业带来新一轮变更和服务升级。当前，银联云也密切关注和跟进分布式云服务模式，探索和研发多种本地化部署方案，以切实满足金融伙伴的实际需求。

随处运营

田间茶山海边“云闪付”营造随处运营场景

【Gartner原文】

随处运营是一种为全球各地客户提供支持、赋能全球各地员工并管理各类分布式基础设施业务、服务部署的IT运营模式。它所涵盖的不仅仅是在家工作或与客户进行虚拟互动，还能提供所有五个核心领域的独特增值体验，分别是：协作和生产力、安全远程访问、云和边缘基础设施、数字体验量化以及远程运营自动化支持。到2023年末，40%的企业将通过随处运营提供经过优化与混合的虚拟（物理）客户与员工体验。

【解 读】

《金卡生活》单就数字体验量化分析，它体现在数字体验监控、工作场所分析、远程支持和非接触式交互等诸多方面。譬如，移动支付工具在现阶段实现了电子货币的转移，未来亦可实现数字货币的交付，这些发生在“无感”“非接”间，源头在于业务数字化。

业务数字化是随处运营的关键。早在2007年，肯尼亚移动运营商Safaricom和沃达丰推出名为M-PESA（斯瓦希里语，移动货币）的产品。客户不需要智能手机，仅通过发一条短信，不需要任何物理交互便完成汇款。汇款人和收款人不需要银行账户，收款人持收到的转账短信到代理点兑换现金。仅用了三年时间超过一半的肯尼亚人随时随地享受了此项服务。

没有信号亦可做到“双离线”交易，实现随处运营。在M-PESA推出十年后，2017年12月中国银联宁波分公司联合产业各方推出支持地铁ODA（Offline Data Authentication，脱机数据认证）技术的银联手机闪付，2019年11月又推出乘车码，都是在受理侧、用户侧“双离线”的情况下完成支付：先记账、再做安全验证、最后扣款。这就避免了中国移动原董事长王建宙考察肯尼亚移动支付市场，碰到农民爬到树上等通讯信号强一点的地方接受亲戚转账短信的尴尬。

面对数字人民币，随处运营变得很“随处”。两部手机“碰一碰”，实现数字人民币转账。前提是两个人手机里都装有数字人民币钱包，在没有网络的情况下，两部手机碰触一下便能实现转账。这并不是没有手机信号亦可以交易那么轻描淡写，而是因为数字人民币DC/EP（Digital Currency/Electronic Payment，数字货币电子支付）采取了“双离线”支付模式。

响应“乡村振兴战略”，农民专业合作社、农产品经纪人、农业企业等新型农业经营主体活跃在全国的“田头市场”。在福建的田间、茶山、海边，“云闪付”成为粮农、茶农、渔民的好帮手。比如，顺昌县“云闪付”大念“农”经，全国首推“普惠金融服务点+示范店”;再如，习近平总书记曾经三进的下党乡，“云闪付”大念“茶”经，农产品产销平台让超过60岁的老茶农也享受到随处经营的福利，绑定社保卡，一卡双用，领社保也不耽误收茶款;又如，东山县“云闪付”大念“渔”经，水产产供销服务平台让水产微商“轻量级”电子化管理仓储信息，建立产销关系，还进入“云闪付”商城推销水产品。

网络安全网格

网络安全网格剑指消费者权益及隐私保护

【Gartner原文】

網络安全网格让任何人都可以安全地访问任何数字资产，无论资产或人员位于何处。它通过云交付模型解除策略执行与策略决策之间的关联，让身份验证成为新的安全边界。到2025年，网络安全网格将支持超过一半的数字访问控制请求。疫情加快了耗时数十年的数字化企业变革过程。大多数企业的网络资产现在都已超出传统的物理和逻辑安全边界。随着随处运营的不断发展，网络安全网状组网将成为从非受控设备安全访问和使用云端应用与分布式数据的最实用方法。

【解 读】

网络安全网格支持使用者安全地进行数字访问，那么，在数字环境下网络安全网格对于消费者权益及隐私的保护，则显得至关重要，《金卡生活》选取征信来解析。确保债权利益的前提在于要全面共享债务人的信息，这就需要大量的数据作为征信基础的支撑。

早在中国共产党第十九届中央委员会第四次全体会议通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》中，首次将数据增列为与劳动、资本、土地、知识、技术、管理并列的生产要素，《金卡生活》分析，这是因为数据在现实中已经呈现的重要价值得到确认，也是对促进大数据的行业应用和发展给予更高的预期。

除了信贷类征信信息共享，还要加快推动非信贷类征信信息充分共享。运用数字化手段，探索创新征信服务新模式，满足“白户”“准白户”的切实金融需求。中国人民银行副行长陈雨露在第三届中国国际进口博览会举行的“普惠金融建设和数字化发展”主题论坛上，给业界指出的方向。

如何融合非信贷类征信信息，中国银联已然做出尝试。基于网格型科技金融服务网络，搭建开放式的科技金融服务平台，从而保障小微企业信贷场景下的数据安全共享，是中国银联立足区块链和多方安全计算（MPC），推出金融与政务数据融合产品的本质所在。《金卡生活》获悉，该产品已经申报中国人民银行上海总部开展的金融科技创新监管试点项目，并被纳入首批8个试点项目中。

对于数据而言，上述融合产品先得到用户授权、后可信融合。

首先，基于分布式的数字身份管理系统，用户进行数据授权。在此，运用区块链技术，保证用户数据授权、使用记录下来，立此存照，全流程管控。

其次，基于隐私计算技术的数据可信融合平台，共享应用政府数据和金融机构数据。在这方面，前已述及的多方安全计算保障“数据不出域，价值被共享”。借助多方安全计算，进行金融模型训练的时候，参与计算的原始数据不出域，只在节点内部计算，而交互呈现的只是中间计算结果。

智能组合型业务

输出支付风控服务银联诠释如何推出智能组合型业务

【Gartner原文】

智能组合型业务通过获取更多的信息并对此做出更敏锐的响应来彻底改变决策。依靠丰富的数据，未来的机器将具有更强大的决策能力。智能组合型业务将重新设计数字化业务、新业务模式、自主运营和新产品、各类服务，并为渠道拓展铺路。为了提高效率而建立的静态业务流程非常脆弱，因此在疫情的冲击下变得支离破碎。企业开始了解到适应业务变化速度的业务能力有多么重要。

【解 读】

诚然，企业逐渐了解到适应业务变化速度的业务能力至关重要，而在解读者看来，首当其冲是数字风控能力变得愈加重要。

大数据交易、信用及合规风险防控，风险数据验证，引发支付产业的普遍关注，与此相对应，秉持智能组合型业务，中国银联向产业输出了若干切实有效的支付风控服务。

输出交易风险监测产品。涵盖了发卡交易风险监控产品（UnionPay Risk Manager，URM）、收单交易风险监控产品（Acquirer Risk Manager，ARM）和交易风险计量评分产品（Real-time Risk Score，RRS）。

输出反欺诈决策分析服务。基于恶意套现标签设计、套现团伙分类分析、互联网共债行为解析，借助机器学习实现了反欺诈决策评分，支持标准化模型与定制化模型的部署。

输出合规风险解决方案。非法账户及非法商户的识别解决方案，广泛应用在跨境网络赌博、电信网络诈骗、非法洗钱和团伙套现等风险侦测识别中。

输出可信身份验证产品。基于接入国家权威身份认证数据源，叠加银联“水晶球”中个人风险数据验证能力，输出多维度、组合式的可信身份验证服务。同时，基于个人、企业和移动设备黑（灰）名单验证评级能力，输出风险数据验证评级服务。

在此，《金卡生活》聚焦在智能组合型的交易风险监测产品上。

URM基于云端与系统对接方式，向80多家发卡机构提供包含风险监测、预警和决策的整体解决方案。与支付创新普及伴生而来的“智能”欺诈，因此在独有的设备、网络、支付环境信息及丰富的跨行黑名单数据基础上，URM对非面对面、二维码、手机闪付欺诈，Ⅱ、Ⅲ类账户伪冒验证等新型欺诈交易，进行实时拦截。《金卡生活》仅观察2019年数据发现，该产品帮助发卡机构识别欺诈金额近1.2亿元。

ARM向近20家收单机构提供包含高风险商户识别、预警和辅助决策的解决方案，帮助识别业务欺诈、非真实交易、交易异动等收单风险，协助收单机构完成模型设计，部署个性化规则。随着欺诈技术升级及反侦察能力提升，ARM实现了对二维码、手机闪付、贷记代收等创新业务的重点监控。

RRS运用大数据、机器学习等工具和技术，帮助发卡机构优化反欺诈实时决策能力，提升对欺诈交易的实时事中、精准识别及控制能力。基于机器学习的实时评分能力，实现了风险量化决策，发卡机构完成交易报文接口改造后，实时接收风险评分。目前，中国银联面向4家全国性商业银行提供了RRS服务，超高分段的准确率达50%。

人工智能工程化

管窥AI工程化在中小企业中台应用落地

【Gartner原文】

Gartner的研究表明，只有53%的项目能够从人工智能（AI ）原型转化为生产。由于缺乏创建和管理生产级AI管道的工具，AI项目的扩展难度很大。为了将AI转化为生产力，就必须转向AI工程化这门专注于各种AI操作化和决策模型（如，机器学习、知识图谱）治理与生命周期管理的学科。AI工程化立足于三大核心支柱：数据运维、模型运维和开发运维。强大的AI工程化策略将促进AI模型的性能、可扩展性、可解释性和可靠性，完全实现AI投资的价值。

【解 读】

《金卡生活》在收集AI工程化应用案例的过程中，深切体会了《韩非子·外储说左上》中所说的“画鬼容易画人难”。在AI领域，算法好比“画鬼”，AI工程化落地场景则好比“画人”。这是因为AI算法欲取得突破性发展的进程漫长，而在不可解释的前提下则依靠经验调节参数，譬如深度学习显得更加容易。而找准AI工程化应用场景，实现算法落地，实现起来更加不容易。

企业“大中台、小前台”的战略考量在于，拓展一线市场依托于共享服务，以中台作为强有力的支撑。蒋彪、王函在《人工智能工程化：应用落地与中台构建》中提出，中小型企业的中台架构涵盖了聚焦业务的业务中台、聚焦移动App快速交付的移动中台、聚焦数据沉淀的数据中台、聚焦底层能力的技术中台。

稍作归纳，云计算应用大致涵盖四个类别：服务器主机、计算能力、网络硬件、存储缓存形成的“基础设施即服务”（Infrastructure as a Service，IaaS）;应用开发、模型运行、数据管理、机器学习形成的“平台即服务”（Platform-as-a-Service，PaaS）;风险管理系统、客户关系管理形成的“软件即服务”（Software-as-a-Service，SaaS）;基于智能算法模型，服务客户信贷风险分析、交易欺诈分析、营销作弊分析、客户价值挖掘等细分金融场景形成的“智能分析即服务”（Analysis as a Service，AaaS）。前三类云计算应用是行业共识，最后一类是《金卡生活》通过多年跟踪智能分析与决策公司补充的结果。

若将云计算应用的四个类别与中小型企业中台四个类别对号入座，亦是轻而易举的事情。AI中台化肇始于数据而止于数据，数据“筑”中台，中台“集”数据。集数据挖掘、智能算法洞察于一体，从数据中台里面抽象升华出AI中台，用其覆盖业务场景分析、数据获取、模型部署和性能监控全流程的AI流水线。为此，蔣彪、王函提出，AI中台可以看成基于IaaS的AI化 PaaS平台，AI工程化的重要一环便是AI中台化。

《金卡生活》描绘出AI中台“倒金字塔”形状。

蒋彪、王函则将SaaS层细分了三个子层级：算法服务及负载均衡、统一鉴权、模型在线数据统计、离线算法包发布等构成的AI统一门户;语音与文本互转、智能推荐、人机对话、机器翻译等构成的AI应用服务;图像、语义、语言、决策算法等构成的AI基础服务。这些，不啻为塔顶“明珠”。

超级自动化

借智能工具和技术向超级自动化要效率

【Gartner原文】

业务驱动型超级自动化是一项可用于快速识别、审查和自动执行大量获准业务和IT流程的严格方法。在过去几年中，超级自动化一直在持续不断地发展。而因为疫情，一切事物都被突然要求首先实现数字化，这大大增加了市场的需求。业务利益相关者所积压的需求已促使70%以上的商业机构实施了数十种超级自动化计划。超级自动化是一股不可避免且不可逆转的趋势，一切可以而且应该被自动化的事物都将被自动化。

【解 读】

超级自动化成为2020-2021年连续两年重要的技术趋势。它是用于交付工作的机器学习（ML）、软件工具包以及自动化工具的总和。

不是说“捡到篮子里都是菜”。超级自动化需要选择合适的工具和技术。具体来看，RPA（Robotic Process Automation，流程自动化机器人）和iBPMS（智能业务流程管理系统）构成了超级自动化的关键部分。在这里，《金卡生活》聚焦流程自动化机器人。它基于录屏、脚本和模拟等方式，将规则、重复性、枯燥的数字化业务实现了自动化。这种新型人工智能虚拟流程自动化的机器人，主要“工作”在客服场景。

随着组织对RPA的需求不断变化，机器学习、自然语言处理（NLP）和光学字符识别（OCR）等智能技术拓展了超级自动化的范围，帮助处理非结构化数据的能力。如，从文档中读取文本;又如，从图片中提取数据。

撇开纷扰，《金卡生活》再次聚焦因流程自动化机器人之需，拓展超级自动化范围的自然语言处理技术。它的直接贡献在于文本处理能力。比如，自动识别公文中提及的人、地点和主题。又如，将合同的条款提取制表。而自然语言处理应用在客服场景方面，说到底是在建立语言模型基础上，准确处理客户通过文字、语音等形式所提出的若干问题。

《金卡生活》调研分析，自然语言处理应用在客服场景必行三步：人机交互中识别客户提问，机器“听懂”人话;分析语义理解客户意图，在知识库中查找“标准答案”;使用自然语言，机器“讲出”人话。

目前，人工客服向智能客服迁徙，完善了自助服务渠道功能。虽然疫情对人的工作场景有所改变，但是，人是客户互动关系的主体之一，机器部分替代了人的岗位，而在保留岗位上，反而促进了人的工作效率。比如，平均通话时长下降，直接印证了人工客服提升了服务效率。